Programa específico: Iniciativa de Programación Conjunta en “Sistemas de Comunicación basados ​​en Aprendizaje Automático, hacia la IA Inalámbrica (WAI)” financiada a través del programa CHISTERA IV Cofund 2022 y AEI “Proyectos de Cooperación Internacional” (Proyecto PCI2023-145981-2, financiado por MCIN/AEI/10.13039/501100011033 y por la Unión Europea).

Código APCIN: PCI2023-145981-2

UPV/EHU: Beneficiario

IP UPV/EHU: Eneko Iradier

Inicio del proyecto: 31/12/2023
Fin del proyecto: 30/12/2026

Breve descripción: Las comunicaciones móviles han cambiado y seguirán cambiando nuestras vidas. Con la implementación de la tecnología 5G, el interés de las comunidades científicas e industriales ha comenzado a centrarse en las futuras redes de comunicación 6G, que requerirán capacidades más avanzadas. Para lograr nuevos y desafiantes requisitos se requiere un cambio de paradigma que PASSIONATE promoverá.

En el ámbito arquitectónico, existe la necesidad de una integración e interoperación completas entre los componentes de la red satelital, aérea y terrestre, fusionados en una infraestructura de red dinámica y adaptativa única denominada red 3D. Dentro de esta arquitectura, la evolución de las comunicaciones móviles necesita una combinación de varios avances innovadores y complementarios en la capa física (PHY), el control de acceso al medio (MAC) y la gestión de recursos de radio (RMM) que se pueden optimizar con el uso de inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML). Con estos objetivos en mente, PASSIONATE desbloqueará el ML para las redes inalámbricas personalizando y contabilizando por diseño las propiedades únicas (basadas en la física) de las redes a las que se aplican. El ML basado en la física es, además, el enfoque adecuado para garantizar la escalabilidad, generalización, fiabilidad y confianza del usuario del ML, lo que permite soluciones de ML que sean técnicamente robustas y posiblemente explicables por diseño.

En PASSIONATE, desarrollaremos la comprensión y la visión de lo que la aplicación de IA/ML a la red inalámbrica puede proporcionar y diseñaremos casos de uso que puedan aprovechar esta tecnología. Para estos casos de uso y con las nuevas herramientas de IA/ML basadas en la física, diseñaremos nuevas técnicas y algoritmos PHY, MAC y RRM que logren los ambiciosos objetivos de las futuras redes móviles en cuanto a cobertura, velocidad de datos, latencia y consumo de energía. Evaluaremos experimentalmente mediante simulaciones y mediciones realistas los avances logrados y contribuiremos a crear conjuntos de datos que puedan usarse para la comunidad. Al avanzar en el estado del arte y estimular la investigación y la innovación basada en la tecnología a través de la difusión, PASSIONATE creará conciencia y facilitará el impacto positivo de las comunicaciones inalámbricas avanzadas en la sociedad y la economía.